正規分布計算機
通常の分布で発生する値の確率を計算します。
あなたの価値を入力してください
正規分布計算機への完全なガイド
正規分布計算機は、ガウス語(normal)分布内の確率を分析し理解するのに役立ちます重要な統計ツールです。 これらの計算機は、さまざまな分野の統計家、研究者、学生および専門家のための強力な機器として機能します。
通常分布計算機とは何ですか?
通常の分布計算機は、通常の分布曲線に関連する確率を計算するように設計された特殊なツールです。 ユーザーは、分布(平均偏差)のパラメータに基づいて、特定の値上または下にある特定の範囲内のランダムな変数の低下の可能性を見つけることを可能にします。
正常な配分の計算機の主機能:
- 特定の範囲内で発生する値の確率を計算する
- 与えられた点に値が少ないか等しい確率を判断する
- 与えられた点よりも大きい値の確率を決定する
- zスコアと生のスコア間の変換
- 特定のパーセンタイルに対応する特定の値を見つける
正規分布計算機が重要である理由
通常分布は、いくつかの理由で統計的に最も重要な確率分布の1つです。
- セントラルリミット テーマ:サンプルサイズが増加するにつれて、多くの統計のサンプリング分布は、人口の元の分布に関係なく、通常の分布を近似しています。
- 自然な現象:多くの自然プロセスと人属性(高さ、重量、IQスコア)は、通常の分布に従います。
- 統計的推論:多くの統計手法は、正規性を仮定し、通常の分布を機密統計の礎石とします。
- 品質管理:製造業では、正常な配分はプロダクト質を監視し、制御するのに使用されています。
- リスク管理:金融機関は、市場リターンをモデル化し、投資リスクを評価するために、通常の分布を使用します。
正常な配分の計算機と解決される問題のタイプ
能力の特定
- • P (Xの≤ x) - xにまたは等しいである確率
- • P (Xの≥ x) - xに等しいかより大きいの確率
- • P(x1の≤ Xの≤ x2) - x1とx2の間の確率
価値を見つける
- • 特定の累積確率で値を見つける
- • 分布のパーセンタイルを見つける
- • 生のスコアと標準化されたスコア(zスコア)の変換
Zスコアと標準化の理解
zスコア(標準スコア)は、通常の分布計算の重要なコンポーネントです。 与えられた値が平均値からどれだけの標準的な偏差を表しています。
所在地:
- x は未加工価値です
- μ は平均です
- σは標準偏差です
標準の正規分布は、z-scoresユニバーサルを作る1の標準的な偏差と0の平均を持っています。 これは、すべての通常の分布のための同じ標準的な通常のテーブルを使用することを可能にします。
68-95-99.7 ルール
この規則(また、帝国規則として知られている)は、通常の曲線で確率分布を理解するのに役立ちます。
- 約68% 値が平均の1標準偏差以内に落ちる
- 約95% 値が意味の2つの標準偏差内で落ちる
- 約99.7% 値が意味の3つの標準偏差内で落ちる
リアルタイムアプリケーション
教育機関
標準的なテスト、カーブの等級付け、学生の性能データを分析して下さい
ファイナンス
リスク評価、ポートフォリオ分析、オプション価格設定、値リスク計算
製造業
統計的なプロセス制御、品質保証、許容限界
ヘルスケア
医療研究、薬効学研究、患者データの分析
正常な配分の計算機を使用しての利点
- 複雑な式を含む手動計算の必要性を排除
- 確率計算でエラーを減らす
- 帝国規則の近似を超えた正確な結果を提供
- 配信中の任意の値の即時計算で時間を節約
- 統計的確率に基づく意思決定を促進
この計算機を使用する
私達の正常な配分の計算機はあなたがすぐにそして容易に累積確率を計算することを可能にします:
- 確率を計算したい値(x)を入力します。
- あなたの分布の平均(μ)を指定します
- 配布の標準的な偏差(σ)を入力してください
- Click "Calculate" to get the cumulative probability P(X ≤ x)
計算機は、指定された正規分布からランダムな変数が入力値に比べたり等しくなったりする確率を決定します。
正常な配分の方式
通常の分布(ガウス分布とも呼ばれる)は、継続的な確率分布です。 確率密度機能は次のとおりです。
所在地:
- x は値です
- μ は平均です
- σは標準偏差です
- π は pi (およそ 3.14159)
- eはユーラーの番号です(約2.71828)
正規分布を計算する方法
通常の分布で確率を計算するには:
-
1値(x)、平均(μ)、標準偏差(σ)を識別する
-
2zスコアの計算: z = (x - μ) / σ
-
3累積的な正常な配分機能を使用して確率を見つける
正規分布の理解
正常な配分の主要な特徴:
-
1ベルの形:
分布は対称であり、ベルは、平均で最高点で形づけられます。
-
268-95-99.7の特長 ルール:
68件% の値は 1 つの標準的な偏差、95 で落ちます% 2つの標準的な偏差内のおよび99.7% 3つの標準的な偏差内の。
-
3アプリケーション:
分布が知られていない実質評価されたランダム変数を表すために自然と社会科学で使用される。
実用的な例
例1テストスコア
平均75と標準偏差10でテストスコアを持つクラス
x = 85, μ = 75, σ = 10
確率 ≈ 0.8413
84.13について% 以下、85歳以下の学生が対象となります。
例2高さ分布
平均70インチの大人の男性の高さおよび標準的な偏差3インチ
x = 73, μ = 70, σ = 3
確率 ≈ 0.8413
84.13について% 男性は73インチまたは短いです。
例3IQスコア
IQ スコア 平均 100 と 標準偏差 15
x = 115, μ = 100, σ = 15
確率 ≈ 0.8413
84.13について% 人のIQは115以下です。